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Las empresas necesitan convertir Datos en decisiones estratégicas: BIG school abre la 5ª Edición de su Máster en Data Science con IA
Una empresa puede tener datos de ventas, clientes, campañas y operaciones y seguir sin saber por qué cae la facturación, qué producto debería priorizar o qué clientes tienen más riesgo de dejar de comprar.
Una empresa puede tener datos de ventas, clientes, campañas y operaciones y seguir sin saber por qué cae la facturación, qué producto debería priorizar o qué clientes tienen más riesgo de dejar de comprar.
Tener información no significa saber qué hacer con ella.
Para convertir esos datos en una decisión útil, hay que prepararlos, detectar patrones, comprobar si el análisis responde realmente a la pregunta y entender qué implicaciones tiene para el negocio.
La Inteligencia Artificial está acelerando buena parte de ese proceso. Ya puede ayudar a generar código, analizar grandes volúmenes de información y construir modelos predictivos en mucho menos tiempo.
Lo que no resuelve por sí sola es si los datos son fiables, si el modelo está respondiendo a la pregunta adecuada o qué decisión conviene tomar a partir de sus resultados.
Ahí sigue entrando el criterio profesional.
Por eso, las empresas necesitan perfiles capaces de combinar conocimientos técnicos, Inteligencia Artificial y comprensión del negocio. El Future of Jobs Report 2025 del Foro Económico Mundial sitúa a los especialistas en Big Data y a los especialistas en IA y Machine Learning entre los perfiles con mayor crecimiento previsto hasta 2030.
En este contexto, BIG school abre la matrícula de la 5ª Edición de su Máster en Data Science con IA, una formación online de 6 meses orientada a recorrer el proceso completo: desde plantear correctamente una pregunta con datos hasta desarrollar una solución que pueda utilizarse en una empresa.
El programa cuenta con más de 400 horas de formación y más de 50 asignaturas. Uno de sus principales diferenciales está en la amplitud del recorrido: abarca las distintas etapas que intervienen en un proyecto de datos, desde preparar y analizar la información hasta construir la infraestructura que la sostiene, desarrollar modelos y llevar soluciones de Inteligencia Artificial a producción.
Cuatro perfiles: Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist y AI Engineer
El recorrido se articula alrededor de cuatro grandes perfiles profesionales: Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist y AI Engineer. Cada etapa amplía la anterior, de forma que el alumno entiende no solo qué hace cada perfil, sino cómo se conectan dentro de un proyecto de datos.
El alumno empieza trabajando los fundamentos de Python, SQL, análisis, visualización, matemáticas y estadística. A partir de ahí, avanza hacia ingeniería de datos, construcción de pipelines y arquitectura; profundiza después en Machine Learning, modelos predictivos, Deep Learning e Inteligencia Artificial generativa; y termina trabajando la puesta en producción, monitorización, calidad de los datos y permisos necesarios para que una solución pueda utilizarse dentro de una organización.
La parte de IA incorpora además contenidos relacionados con modelos de lenguaje, RAG y agentes de IA, mientras que esta 5ª Edición refuerza el trabajo con tecnologías y entornos actuales del ecosistema de datos, como Databricks, Snowflake y soluciones cloud.
Este recorrido abre distintas posibilidades profesionales. Quien quiera orientar su carrera hacia Data Science puede desarrollar competencias vinculadas al análisis, la ingeniería de datos, la ciencia de datos o la Inteligencia Artificial. Y no es necesario plantearlo como un cambio de profesión completo: un profesional de marketing, finanzas, operaciones, producto, tecnología o negocio también puede incorporar análisis de datos, automatización e IA a la experiencia que ya tiene, ampliar el tipo de proyectos que puede asumir y optar a posiciones más analíticas, técnicas o híbridas.
La formación está pensada para diferentes puntos de partida. Puede encajar tanto con personas que quieren iniciarse desde cero como con analistas, desarrolladores, profesionales tecnológicos y perfiles de negocio que buscan ampliar sus competencias.
Eso no significa que el contenido sea superficial. El programa empieza construyendo los fundamentos antes de avanzar hacia las partes más técnicas, por lo que no hace falta llegar con una base técnica completa. La dificultad aumenta de forma progresiva a medida que el alumno gana contexto y práctica.
Sergio Vergara Torres asume la dirección del Máster
Una de las principales novedades de esta edición es la incorporación de Sergio Vergara Torres como Director del Máster en Data Science con IA.
Actualmente, es Data & Analytics Lead en Unilever, donde lidera el área de Business Intelligence y Datos en España. Su trayectoria combina la coordinación de analistas e ingenieros con experiencia en consultoría tecnológica, proyectos de datos para el sector bancario y desarrollo de soluciones en la nube.
Su incorporación refuerza el vínculo entre la formación y la forma en que se trabaja con datos dentro de una empresa: conectando análisis, tecnología y contexto de negocio para que una solución no se quede en una demostración técnica.
Junto a Sergio, el Máster cuenta con profesionales en activo procedentes de diferentes áreas del sector, entre ellos Davide Redondi, responsable de Ciencia de Datos en Scopely; Daniel Arias, director de Ciencia de Datos; Mario Vázquez, responsable de Data Platform y Digital Factory en Iberia; Gustavo Cueva, director de Datos y Analítica en Palladium Hotel Group; Nuria Cantero, ingeniera de datos en Bayer; y Raúl Carbajosa, científico de datos en AXA.
El enfoque práctico se mantiene durante todo el recorrido mediante ejercicios y casos orientados a aplicar los conocimientos mientras se avanza en la formación.
El Máster culmina con un Trabajo Final de Máster, revisado por tutores especializados, en el que cada alumno desarrolla una solución completa a un problema y documenta el proceso seguido. El objetivo es terminar el programa habiendo trabajado no solo la parte técnica, sino también cómo estructurar y presentar un proyecto.
Qué incluye la matrícula
Además, con la matrícula los alumnos cuentan con:
- Acceso vitalicio a los contenidos y a sus futuras actualizaciones, además de los directos semanales y las masterclasses.
- 12 meses de consultas individuales con los profesores, para resolver dudas mientras avanzan y aplican lo aprendido.
- Cuatro certificaciones independientes, vinculadas a los recorridos de Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist y AI Engineer.
- Comunidad privada y acceso a la bolsa de empleo de BIG school, junto con formación complementaria para trabajar el currículum, los proyectos y la preparación de entrevistas.
- Workshops de Alto Rendimiento, con entrenamientos prácticos creados por Data Scientists en activo.
- Entrada a la BIG fiesta, el evento anual de alumnos de BIG school en Barcelona para conocer a profesores y compañeros.
- Título de BIG school y posibilidad de obtener la titulación universitaria de la Universidad Isabel I como Máster Profesional en Data Science con Inteligencia Artificial, con 30 créditos ECTS.
La matrícula de la 5ª Edición del Máster en Data Science con IA ya está abierta y podrá formalizarse hasta el 19 de noviembre.